Geri Dön

Dalgacık analizi kullanarak transformatörlerde dahili arıza tespiti

Internal fault detection in transformers using wavelet analysis

  1. Tez No: 882586
  2. Yazar: ORKHAN AFANDI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ATABAK NAJAFI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Arıza tespiti, dahili arıza, trafo, dalgacık analizi, dalgacık paket dönüşümü, wavelet, matlab, diferansiyel koruma, ani akım, Fault detection, internal fault, transformer, wavelet analysis, wavelet packet transform, wavelet, Matlab, differential protection, transient current
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Bu çalışma, trafonun içsel arızalarının tespiti üzerine odaklanarak önemli bir adım atmaktadır. İlk olarak, trafonun normal çalışma durumuyla faz-toprak ve faz-faz arası kısa devre arızaları incelenmiştir, bu da trafonun tipik işleyişini anlamak için kritik bir adımdır. Daha sonra, çıkıştan alınan akım değerleri Ayrık Dalgacık Dönüşümü kullanılarak Matlab Wavelet Toolbox aracılığıyla analiz edilmiş ve arızaların tespiti gerçekleştirilmiştir. Bu yöntem, yüksek hassasiyetle arızaların belirlenmesine olanak tanırken, aynı zamanda verimli bir analiz süreci sunmaktadır. Sonuç olarak, elde edilen dalgacık dönüşümü değerleri yapay zekâ modellerine entegre edilerek arıza tespit süreci iyileştirilmiştir. Bu adım, analiz sürecinin otomatikleştirilmesini ve arızaların daha hızlı ve doğru bir şekilde belirlenmesini sağlamaktadır. Bu çalışma, trafonun dahili arızalarının erken tespiti ve önlenmesi için önemli bir adım olarak değerlendirilebilir. Yapılan analizler ve kullanılan yöntemler, enerji sistemlerinin güvenilirliğini artırarak daha güvenli bir enerji altyapısına katkı sağlayabilir.

Özet (Çeviri)

This study represents a significant step towards the detection of internal faults in transformers. Initially, the normal operating conditions of the transformer, as well as phase-to-ground and phase-to-phase short circuit faults, were examined, which is a critical step in understanding the typical operation of the transformer. Subsequently, the current values obtained from the output were analyzed using Discrete Wavelet Transform through Matlab Wavelet Toolbox to detect faults. This method enables the detection of faults with high precision while also providing an efficient analysis process. As a result, the obtained wavelet transformation values were integrated into artificial intelligence models to enhance the fault detection process. This step automates the analysis process and enables faster and more accurate fault detection. This study can be considered as an important step towards the early detection and prevention of internal faults in transformers. The analyses conducted and the methods used can contribute to enhancing the reliability of energy systems, thereby contributing to a safer energy infrastructure.

Benzer Tezler

  1. Adaptive symbol glossary for pattern based cognitive communication system

    Örüntü tabanlı bilişsel haberleşme sistemi için uyarlamalı sembol sözlüğü

    HUSAM Y. I ALZAQ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  2. Dalgacık teorisi kullanarak güç kalitesi ve geçici durumların analizi

    Analysis of power quality and temporary status using theory of wavelet

    ÖZGÜR TOMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EnerjiGiresun Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ONUR ÖZDAL MENGİ

  3. Detection and identification of DC corona discharges by using advanced techniques

    DC korona boşalmalarının gelişmiş teknikler ile algılanması ve tanımlanması

    HALİL İBRAHİM ÜÇKOL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SUAT İLHAN

  4. Güç sistemlerinde ferrorezonans olayının spektral ve dalgacık analizi yöntemleriyle belirlenmesi

    Determination of ferroresonance phenomenon with spectral and wavelet analysis methods in power systems

    TAHİR ÇETİN AKINCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERHAT ŞEKER

    YRD. DOÇ. DR. NAZMİ EKREN

  5. Multi resolution wavelet analysis for ferroresonance phenomenon on power systems and its nonlinear dynamics

    Güç sistemlerinde ferrorezonans olayının çok çözünürlüklü dalgacık analizi ile incelenmesi ve doğrusal olmayan dinamiklerinin çıkartılması

    SEZEN YILDIRIM ÜNNÜ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER